一、案例背景
2026年云栖大会上，阿里云智能集团首席技术官李飞飞用一个简洁的框架概括了智能体（Agent）落地的核心要素：Model决定智能的上限，Context决定Agent能否读懂业务，Harness决定它能否真正调用工具、完成任务并持续运行。这一判断背后，是云计算行业正在经历的一场深层变革——AI基础设施的负载性质正在被Agent根本性地改写。
理解这场变革，需要先看清一个关键差异。过去十余年，云平台承载的负载由人类工程师驱动：用户提交任务，等待结果，分析反馈，再提交下一轮。这条”等待—反馈”的节奏构成了数据平台默认的运行范式。工程师写完数据处理代码，点下提交，去喝杯咖啡，十几分钟甚至几十分钟后回来查看结果。平台的压力是可预期的、脉冲式的。
Agent没有这个空隙。它拿到一次结果，立刻验证，紧接着并发地去试第二种、第三种方案，飞快拿到反馈，再发起下一轮调用。人类用户向平台发送的是一个相对确定的任务——算完、给结果、走人；Agent则会不停地换着法子去完成交代的目标。管控的压力和隐形计算的压力，会十倍、百倍地往上翻。这正在成为2026年云计算需要面对的一种新负载。
阿里云对此的战略回应，是一条贯穿数据入湖、训练集生产、模型训练、推理服务到系统自我优化的全链路升级路径，其核心理念被概括为”芯云模一体”——让芯片、云平台与模型逐渐走向协同设计，打通从原始数据到业务决策的全栈。
在数据端，AI进入物理世界后，数据类型发生了根本变化。自动驾驶、具身智能和科学计算面对的是视频、点云、运动轨迹和传感信号。穹彻智能首席科学家吕峻指出，具身智能的数据从采集完成到进入训练，中间可能经过几十道处理，一次数据版本迭代短则两周，长则一个月。阿里云对MaxCompute和EMR的升级正是针对这一痛点：MaxCompute将CPU、GPU和大模型Token纳入统一调度，EMR Serverless Spark支持Spark、Ray、Daft等全模态引擎。按照阿里云公布的数据，这套方案可以让具身智能数据处理耗时减少40%，PB级原始数据能够直接生成LeRobot、RLDS格式的训练集。
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